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申请/专利权人：天津工业大学

摘要：一种基于鱼眼视觉的移动机器人对齐形式镇定方法。本专利提出了一种基于鱼眼的轮式移动机器人视觉控制方法，该方法利用运动规划算法生成轨迹，驱动机器人以一种对齐的方式达到设定位姿处。为满足机器人系统的广角视场要求，分析了鱼眼图像投影模型，推导和估计了鱼眼视觉的单应矩阵，便于机器人位姿计算。与传统的视觉控制方案相比，将运动规划和轨迹跟踪技术相结合，使移动机器人以正面对齐的方式达到给定的位姿，保证了机器人运动的平滑性，并可扩展到车型移动机器人的应用中。利用鱼眼模型对所规划的空间路径反求出期望图像轨迹，然后采用轨迹跟踪控制器对移动机器人进行控制。仿真和对比实验结果验证了该策略的有效性。

主权项：1.轮式移动机器人鱼眼视觉对齐调节系统，其特征在于包括以下步骤：第1，系统模型的发展该方法的视觉伺服系统定义了各坐标系间的关系，还指出了与期望和初始位姿相关的对齐路径；单目鱼眼相机位于轮式移动机器人的中心上方，设置机器人坐标系与相机坐标系重合；相机在当前位姿处的坐标系定义为并且表示在规划轨迹上的相机坐标系；处于期望和初始位姿处的相机坐标系分别表示为和和分别表示和相对于的旋转角度；场景中存在W个静态特征点Pii＝1，2，...，W是共面的，并且d*表示的原点与特征点平面间的距离；该方法的目标是利用大FOV传感器使移动机器人平稳、直线地达到所要求的位姿；第2，鱼眼单应矩阵设计第2.1，鱼眼模型分析鱼眼相机模型的投影过程πf·可以分为三个步骤，将相机坐标系下的一个三维点的坐标映射到齐次坐标为的鱼眼图像上；在第一步中，被投影到单位球上为通过 其中，投影射线经过主投影中心和点在第二步中，被投影到归一化图像平面Zn＝1+ξ上，其中ξ是鱼眼相机的一个内部参数，代表主投影中心和给定光学中心之间的距离；归一化的图像点是用齐次坐标得到的，它是根据1计算的： 另一方面，此过程中存在径向畸变和切向畸变畸变模型为将模型添加到上为最后，齐次坐标为的投影图像特征为其中K为相机内参矩阵；需要指出的是，反向投影模型可以在鱼眼投影模型πf·的基础上得到，并且是根据图像坐标反算的，如下所示；定义则图像点的坐标可以通过2改写为 由3，很容易知道δct构成方程 由于δct的符号与的相同，所以δct的正解是 其中因此，δct和可以根据图像坐标和相机内部参数ξ计算出来；然后，通过利用以下关系来计算 第2.2，期望图像特征点轨迹的计算期望相机坐标系相对于目标平面是固定的，平面上特征点在下的像素坐标为根据6可以计算单位球面坐标可以用鱼眼反投影模型改写为： 然后通过测量与目标平面之间的距离d*来计算轮式移动机器人的位置σdt、速度vdt和偏航角θdt可以表示为 根据坐标系转换原则，平移向量dT*t和*Tdt有如下关系： 其中*Tdt＝[*Tdxt，0，*Tdzt]T＝[xdt，0，zdt]T；然后，通过坐标系转换原则和9计算Pidt： 其中，根据平面运动约束可知*Tdt如下： 因此，利用鱼眼相机投影模型πf·，将计算出的转换形成为期望图像特征 利用多项式运动规划算法，直接优化分段轨迹的系数，针对给定的位姿以一种对齐的方式规划得到用于移动机器人调节的期望对齐轨迹，然后计算得到期望图像序列；第2.3，鱼眼单应性 分别相对于和两相机坐标系在单位球上投影，根据1、6得到如下关系： 其中和均是可测量的信号；在特征点共面的情况下，可以得到 其中表示特征平面的法向量；因此，基于坐标系转换原则可以表示为 其中表示单应矩阵，表示缩放后的平移向量为 将13代入15，得到 其中根据鱼眼相机模型1，可以得到 其中αct：＝[0，0，ξδct1+ξδct]T；为了方便起见，定义βct：＝Dct+αct，将18代入17后得到以下关系： 其中β*相对于的定义与βct的定义相似，为投影单应性；值得注意的是，利用至少4个特征点，根据最小二乘算法估计单应性，然后通过欧几里得重建算法或快速分解方法对其进行分解；在不考虑深度值d*的情况下，通过对参考图像和当前鱼眼图像采用基于单应性的算法，计算出在下的缩放相对位姿为θct；同样地，对于参考图像和期望鱼眼图像序列，可以计算得到在下的缩放相对位姿为θdt；最后根据轨迹跟踪控制律使机器人运动到设定位姿处。

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